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2.2.3 Aufbau des unternehmensweiten Datenqualitätsmanagements

Data Quality Cockpit-Ziele

Das Data Quality Cockpit ist eine Software, die die kontinuierliche Messung und Überwachung der Datenqualität unterstützt. Funktionale Anforderungen an das Data Quality Cockpit waren:

• Messung der Datenqualität

• Grafische Darstellung der Messergebnisse

• Speicherung der Messergebnisse über einen Zeitraum von mindestens 12 Monaten, um Trends darstellen zu können

• Unterstützung nutzerund rollenspezifischer Sichten

Weil das Data Quality Cockpit das FSL-Projekt direkt unterstützte, wurde es nicht getrennt projektiert und budgetiert. Es gab also keine Kosten-Nutzen-Analyse für das Cockpit.

Abb. 2.8 Ursachen von Datenqualitätsproblemen bei Bayer CropScience. (Brauer 2009, S. 13)

Das Data Quality Cockpit verfolgte vier Ziele:

• Bewusstsein schaffen: Fachbereiche und Landesgesellschaften für das Thema Datenqualität sensibilisieren und den Bedarf für ein unternehmensweites Datenqualitätsmanagement aufzeigen.

• Transparenz schaffen: Zusammenhänge zwischen Datendefekten und Geschäftsproblemen aufzeigen und Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität begründen.

• Mitarbeit stärken: Akzeptanz für die Initiative bei den verantwortlichen Anwendern der Fachbereiche schaffen, um ihre Unterstützung zu sichern.

• Handlungsbedarf identifizieren: Ermittlung des Handlungsbedarfs in verschiedenen Bereichen, um die Datenqualität verbessern zu können und nachhaltig auf einem stabilen Level zu halten.

Die Einführung des Cockpits fand zunächst in den 15 Landesgesellschaften der Region Asien-Pazifik statt. Zu Beginn wurden nur die Materialstammdaten betrachtet. BCS stellte dabei sicher, dass das Cockpit nachträglich um weitere Landesgesellschaften und Datenobjekte erweitert werden kann.

 
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